举例说明哪些函数可以实现整洁模型结果，解释五折交叉验证的含义，并使用mtcars数据集建模完成

为了实现整洁模型结果，我们可以使用以下函数：

1. `tidy()`：该函数可以将模型结果转换为一个整洁的数据框，其中包括每个预测变量的名称、估计值、标准误、置信区间和 P 值。
2. `augment()`：该函数可以用来生成模型的预测值和残差，并将其添加到原始数据框中。
3. `glance()`：该函数可以提取模型的评估指标，如 AIC、BIC、R-squared 等。

五折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成五个子集，每个子集轮流作为测试集，其余四个子集作为训练集。每次训练模型时，使用不同的训练集和测试集，最终得到五个测试集的平均误差作为模型的性能指标。

下面是使用mtcars数据集建模的示例代码：

library(tidyverse)
library(tidymodels)

# 准备数据
data("mtcars")
mtcars <- mtcars %>% 
  select(-c(vs, am, gear, carb)) %>% 
  mutate_all(scale)

# 创建模型规范
spec <- linear_reg() %>% 
  set_engine("lm") %>% 
  set_mode("regression")

# 五折交叉验证
set.seed(123)
folds <- vfold_cv(mtcars, v = 5)

# 训练模型
model <- fit_resamples(
  spec,
  folds,
  metrics = metric_set(rmse, rsq)
)

# 模型评估
model %>% 
  collect_metrics() %>% 
  summary()

# 模型预测
predict(model, new_data = mtcars)

这段代码使用线性回归模型对mtcars数据集进行建模，并使用五折交叉验证来评估模型性能。最终，我们可以得到模型的评估指标和预测结果。